DHH横测编程模型:DeepSeek23美元跑完,Fable约550美元
BiRun 讯,Ruby on Rails 作者 DHH 用同一个 Python 转 Rust 任务测试多款模型。DeepSeek Pro V4 Max 最终完成,用时约 2.5 小时,总 Token 成本 23 美元。Grok 4.6 花了 55 美元、约 1.5 小时,GPT-5.6 Sol 花了 43 美元;DeepSeek V4 Flash 和 GPT-5.6 Luna 没能完成。
最初一轮由 Fable 主导,DHH 统计成本约 550 美元、耗时约 45 分钟。它把 TerminalTextEffects 从 Python 重写成 Rust,共用了约 1100 万 Token。启动时间从 87ms 降到 2ms,渲染速度提高 9.6 倍。
不过对比有个前提。Fable 先写了一份 483 行的实施方案,Codex xhigh 审核后,其他模型都直接沿用了这份方案。因此这里更像是在比较不同模型执行同一方案的成本和效率。
项目已经开源。仓库包含 354 项一致性测试,会逐帧、逐字节比较 Rust 版和 Python 原版,最终产物可编译成约 3.3MB 的静态单文件。
DHH
最初一轮由 Fable 主导,DHH 统计成本约 550 美元、耗时约 45 分钟。它把 TerminalTextEffects 从 Python 重写成 Rust,共用了约 1100 万 Token。启动时间从 87ms 降到 2ms,渲染速度提高 9.6 倍。
不过对比有个前提。Fable 先写了一份 483 行的实施方案,Codex xhigh 审核后,其他模型都直接沿用了这份方案。因此这里更像是在比较不同模型执行同一方案的成本和效率。
项目已经开源。仓库包含 354 项一致性测试,会逐帧、逐字节比较 Rust 版和 Python 原版,最终产物可编译成约 3.3MB 的静态单文件。
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